Mercoledì 11 novembre 2026
Modulo I (9.30 – 13.30)
INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER DIRIGENTI E RESPONSABILI:
TECNOLOGIE, CAPACITÀ E LIMITI
Obiettivo
Fornire un linguaggio comune e gli strumenti necessari per comprendere il funzionamento delle principali tecnologie di AI, valutarne capacità e limiti e dialogare consapevolmente con funzioni informatiche, fornitori e consulenti.
Contenuti
• AI predittiva, generativa e agentica: caratteristiche, differenze e applicazioni aziendali
• Apprendimento automatico, modelli linguistici di grandi dimensioni, modelli multimodali e modelli di ragionamento
• Recupero di informazioni da fonti aziendali, assistenti conversazionali e agenti di AI
• Dai dati in ingresso ai risultati: contesto, modello, fonti informative, strumenti esterni, regole di controllo e supervisione umana
• Agenti di AI: livelli di autonomia, coordinamento e integrazione con sistemi e processi aziendali
• Allucinazioni, distorsioni, non determinismo, opacità e principali cause di errore
• Qualità, accuratezza, aderenza alle fonti, robustezza e affidabilità dei risultati
• Come verificare e misurare le prestazioni di un sistema prima della sua introduzione in azienda
• Le domande che un responsabile deve porre alle funzioni informatiche, ai fornitori e ai consulenti
Strumento operativo
Lista di controllo per valutare capacità, limiti e affidabilità di una soluzione di AI.
Prof. Luigi Di Caro
Associato di Informatica
Università di Torino
Modulo II (14.30 – 18.00)
IL REGOLAMENTO EUROPEO SULL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE E QUADRO NORMATIVO EUROPEO E NAZIONALE
Obiettivo
Tradurre il quadro normativo in una mappa operativa che consenta all’impresa di individuare, per ciascun caso d’uso, ruolo, classificazione, obblighi applicabili e percorso di conformità
Contenuti
• Il Regolamento (UE) 2024/1689 sull’AI e le modifiche introdotte dal Regolamento (UE) 2026/1744
• La Legge italiana n. 132/2025 e il quadro nazionale sull’AI
• Sistema di AI e modello di AI per finalità generali
• I soggetti della catena del valore: fornitore, soggetto che utilizza il sistema sotto la propria autorità, importatore e distributore
• Quando l’impresa che utilizza un sistema può assumere il ruolo e gli obblighi del fornitore
• Pratiche vietate, sistemi ad alto rischio, sistemi soggetti a obblighi di trasparenza e modelli per finalità generali
• Calendario di applicazione degli obblighi e disciplina aggiornata dei sistemi ad alto rischio
• Obblighi di trasparenza dell’articolo 50: interazione con sistemi di AI, marcatura dei contenuti, contenuti sintetici e contenuti manipolati
• Orientamenti della Commissione europea e Codice di buone pratiche sulla trasparenza dei contenuti generati dall’AI
• Alfabetizzazione in materia di AI e formazione del personale
• Supervisione umana, documentazione, registrazione delle attività, monitoraggio e valutazioni d’impatto
• Autorità competenti, controlli, responsabilità e sanzioni
Strumento operativo
Matrice per classificare un caso d’uso e individuare soggetti, obblighi e scadenze applicabili
Avv. Alessandro Del Ninno
Partner
FIVERS Studio Legale e Tributario
Mercoledì 18 novembre 2026
Modulo III (9.30 – 13.30)
GOVERNO AZIENDALE DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Obiettivo
Definire un modello aziendale di governo dell’Intelligenza Artificiale che accompagni l’intero ciclo di vita dei sistemi e dei progetti, dalla proposta del caso d’uso alla loro eventuale dismissione.
Contenuti
• Dalla strategia aziendale alla concreta introduzione dell’AI
• Valutazione del livello di maturità e di preparazione dell’organizzazione
• Comitato per l’AI e responsabilità delle diverse funzioni aziendali
• Ruolo delle funzioni legale, conformità, protezione dei dati, informatica, sicurezza informatica, acquisti e revisione interna
• Individuazione del responsabile aziendale del singolo caso d’uso
• Inventario dei sistemi e dei casi d’uso di AI
• Individuazione degli strumenti di AI incorporati in prodotti e servizi già utilizzati dall’impresa
• Utilizzo non autorizzato di strumenti di AI da parte del personale
• Classificazione interna e graduazione del rischio dei casi d’uso
• Processo autorizzativo per fasi: proposta, sperimentazione, progetto pilota, messa in esercizio, modifica e dismissione
• Politica aziendale per l’utilizzo dell’AI generativa
• Supervisione umana, gestione delle eccezioni, procedure di escalation e gestione degli incidenti
• Principali norme tecniche e buone pratiche per i sistemi aziendali di gestione dell’AI
• Controlli periodici, flussi informativi e responsabilità verso gli organi aziendali
Strumento operativo
Schema di governo aziendale dell’AI, matrice delle responsabilità e modello di Registro dei sistemi e dei casi d’uso
Avv. Alessandra Bini
Senior Counsel and Compliance Officer Europe
IBM
Modulo IV (14.30 – 18.00)
PROTEZIONE DEI DATI, GOVERNO DEI DATI E INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Obiettivo
Comprendere come progettare e utilizzare sistemi di AI preservando liceità dei trattamenti, qualità e governo dei dati, diritti degli interessati e responsabilizzazione dell’organizzazione
Contenuti
• Dati personali, dati non personali e categorie particolari di dati nei progetti di AI
• Provenienza, qualità e affidabilità dei dati
• Ruoli previsti dalla normativa sulla protezione dei dati e ruoli previsti dalla normativa sull’AI: differenze e interazioni
• Base giuridica, finalità, minimizzazione, trasparenza e conservazione
• Profilazione e processi decisionali automatizzati
• Utilizzo dei dati per addestramento, adattamento e miglioramento dei modelli
• Recupero di informazioni da archivi e basi documentali aziendali
• Istruzioni impartite ai sistemi, dati in ingresso e registrazione delle attività
• Anonimizzazione, pseudonimizzazione e dati sintetici
• Valutazione d’impatto sulla protezione dei dati e valutazione d’impatto sui diritti fondamentali
• Coordinamento tra le diverse valutazioni preventive
• Distorsioni, discriminazioni, spiegabilità e diritti degli interessati
• Supervisione umana e gestione delle richieste degli interessati
Strumento operativo
Scheda preliminare per la valutazione dei profili relativi ai dati e alla protezione dei dati personali nei progetti di Intelligenza Artificiale
Avv. Alessandro Del Ninno
Partner
FIVERS Studio Legale e Tributario
Mercoledì 25 novembre 2026
Modulo V (9.30 – 13.30)
CONTRATTI, ACQUISTI E GESTIONE DEI FORNITORI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Obiettivo
Fornire gli strumenti necessari per selezionare, valutare, contrattualizzare e monitorare fornitori e soluzioni di AI, riducendo i rischi normativi, tecnologici, contrattuali e operativi
Contenuti
• Come l’AI cambia i contenuti di un contratto IT tradizionale
• Software erogato come servizio, interfacce applicative, modelli proprietari, modelli a pesi aperti e soluzioni personalizzate
• Verifica preventiva del fornitore: tecnologia, dati, sicurezza, conformità e catena di fornitura e gestione della fase pre-contrattuale
• Ruoli e responsabilità nella catena dell’AI e relativa allocazione contrattuale
• Oggetto e descrizione del servizio
• Specifiche funzionali, finalità d’uso consentite e vietate, limiti del sistema, documentazione tecnica
• Utilizzo dei dati in ingresso, addestramento, riutilizzo delle informazioni, riservatezza e segreti aziendali
• Proprietà intellettuale relativa ai dati di addestramento, ai dati in ingresso, ai risultati e ai modelli
• Livelli di servizio e metriche di performance
• Registrazione delle attività, tracciabilità, controlli e comunicazione degli incidenti
• Aggiornamento dei modelli, gestione delle nuove versioni e cessazione delle versioni precedenti
• Responsabilità, manleve, continuità operativa, portabilità e strategia di uscita dal rapporto
• Obblighi contrattuali relativi alla protezione dei dati. Trasferimenti extra UE. Gestione dei subfornitori
Strumento operativo
Lista di controllo per la verifica preventiva del fornitore e mappatura delle principali clausole di un contratto relativo a sistemi di Intelligenza Artificiale
Avv. Anna Italiano
Partner
Digital Law – Contracts, Negotiation & Litigation
Partners4Innovation
Modulo VI (14.30 – 18.00)
INTELLIGENZA ARTIFICIALE, RISORSE UMANE E ORGANIZZAZIONE DEL LAVORO
Obiettivo
Governare l’introduzione dell’AI nei processi relativi alle risorse umane conciliando innovazione, tutela dei lavoratori, non discriminazione e trasformazione organizzativa
Contenuti
• AI nella ricerca e selezione del personale
• Analisi e classificazione delle candidature, valutazione delle competenze e selezione
• Valutazione delle prestazioni, analisi dei dati relativi al personale e pianificazione delle risorse
• Sistemi ad alto rischio e pratiche vietate nell’ambito del lavoro
• Legge n. 132/2025 e utilizzo dell’AI nei rapporti di lavoro
• Obblighi di informazione sui sistemi decisionali e di monitoraggio automatizzati
• Controlli a distanza e disciplina lavoristica
• Distorsioni, discriminazione, trasparenza, spiegabilità e supervisione umana
• Assistenti e agenti di AI come strumenti di lavoro: autonomia, accessi, deleghe e responsabilità
• Ridefinizione delle mansioni e collaborazione tra persona e AI
• Impatto sulle competenze e sulle responsabilità dei dirigenti
• Riqualificazione, aggiornamento professionale e alfabetizzazione in materia di AI
• Ruolo delle risorse umane, della funzione legale, del responsabile della protezione dei dati, dei dirigenti e delle relazioni industriali
• Gestione organizzativa del cambiamento
Strumento operativo
Lista di controllo per la valutazione, introduzione e monitoraggio dei sistemi di AI nei processi relativi alle risorse umane
Avv. Alessandro Del Ninno
Partner
FIVERS Studio Legale e Tributario
Dott. Fortunato Costantino
Direttore Human Resources, Legal & Corporate Affairs
Kuwait Petroleum Italia
Martedì 1 dicembre 2026
Modulo VII (9.30 – 13.30)
INTELLIGENZA ARTIFICIALE NEI PROCESSI AZIENDALI:
COMUNICAZIONE COMMERCIALE, ASSISTENZA ALLA CLIENTELA, FINANZA, FUNZIONE LEGALE E PROCESSI OPERATIVI
Obiettivo
Individuare i casi d’uso a maggiore valore per l’impresa, valutarne fattibilità e rischio e costruire un portafoglio di iniziative ordinate secondo priorità
Contenuti
• Comunicazione commerciale e vendite: generazione di contenuti, personalizzazione e automazione delle attività
• Contenuti sintetici, immagini e video generati o modificati mediante AI
• Assistenza alla clientela: assistenti conversazionali, agenti vocali, sintesi delle conversazioni e controllo della qualità
• Gestione del passaggio dal sistema automatizzato all’operatore umano
• Funzione legale e conformità: analisi documentale, revisione dei contratti, monitoraggio normativo e gestione della conoscenza aziendale
• Finanza, banche e assicurazioni: pianificazione, analisi finanziaria, previsioni, rendicontazione, individuazione delle anomalie e supporto alle decisioni, valutazione affidabilità creditizia; valutazione dei rischi e determinazione dei prezzi per le assicurazioni
• Processi operativi e catena di approvvigionamento: automazione intelligente, previsione della domanda, analisi delle immagini e manutenzione predittiva
• Assistenti di AI per la produttività individuale e delle funzioni aziendali
• Individuazione e selezione dei casi d’uso
• Criteri di priorità: valore atteso, fattibilità, disponibilità dei dati, rischio e rapidità nella produzione dei benefici
Strumento operativo
Matrice per la valutazione e la definizione delle priorità dei casi d’uso
Avv. Anna Cataleta
Senior Partner
Partners4Innovation
Avv. Giacomo Borgognone
Legal Consultant
Partners4Innovation
Modulo VIII (14.30 – 18.00)
LABORATORIO FINALE: DAL CASO D’USO AL PROGETTO DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE GOVERNATO
Obiettivo
Integrare le competenze tecnologiche, organizzative, economiche e normative sviluppate durante il percorso, costruendo un piano operativo per portare un caso d’uso dalla progettazione alla messa in esercizio
Contenuti
• Analisi guidata di un caso aziendale
• Definizione del problema, del processo interessato e degli obiettivi
• Individuazione degli indicatori attraverso i quali misurare i risultati
• Individuazione della soluzione di AI e dei dati necessari
• Identificazione dei soggetti coinvolti e attribuzione delle responsabilità
• Classificazione del sistema ai sensi della normativa europea sull’AI
• Individuazione degli obblighi applicabili
• Valutazione integrata dei profili di protezione dei dati, sicurezza, contratti, proprietà intellettuale e organizzazione del lavoro
• Definizione delle regole di controllo e delle misure di supervisione umana
• Autorizzazioni, registrazione delle attività e verifiche di qualità e affidabilità
• Prove di resistenza, simulazione degli errori e verifica degli utilizzi impropri
• Progetto pilota: criteri di successo, gestione delle anomalie, procedure di ripristino e decisione sulla messa in esercizio
• Controlli da completare prima dell’avvio
• Messa in esercizio, monitoraggio, gestione degli incidenti e aggiornamento della documentazione
• Valutazione successiva dei risultati e decisione sull’estensione, modifica o cessazione del progetto
• Definizione del piano operativo dei primi 90 giorni
Risultato finale
Scheda sintetica del progetto di AI, lista di controllo per la messa in esercizio e piano operativo dei primi 90 giorni
Dott. Andrea Claudio Cosentini
Intesa Sanpaolo
(in attesa di conferma)
